图像处理技术在架空线路绝缘子裂缝识别中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| ·课题来源与研究目的 | 第10-13页 |
| ·课题来源 | 第10-11页 |
| ·高压巡检机器人的研究意义 | 第11-13页 |
| ·高压巡检机器人系统的技术发展状况 | 第13-20页 |
| ·高压巡检机器人系统结构概述 | 第13-14页 |
| ·高压巡检机器人视觉系统结构与功能 | 第14-16页 |
| ·高压巡检机器人的历史背景及发展现状 | 第16-18页 |
| ·数字图像处理与机器视觉 | 第18-20页 |
| ·数字图像处理和识别的研究历史和发展现状 | 第20-22页 |
| ·数字图像处理与识别的研究历史 | 第20-21页 |
| ·数字图像处理与识别的研究现状 | 第21-22页 |
| ·论文工作安排 | 第22-24页 |
| 第二章 图像检测系统设计 | 第24-29页 |
| ·检测系统的总体方案 | 第24-25页 |
| ·系统的硬件设计 | 第25-27页 |
| ·硬件系统的总体构成 | 第25-26页 |
| ·硬件具体配置 | 第26-27页 |
| ·系统的软件设计 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 架空线路瓷绝缘子图像预处理 | 第29-39页 |
| ·架空线路瓷绝缘子图像去噪处理 | 第29-31页 |
| ·绝缘瓷瓶图像中的噪声 | 第29-30页 |
| ·中值滤波 | 第30-31页 |
| ·架空线路绝缘子图像分块简化 | 第31-32页 |
| ·架空线路绝缘子图像分割 | 第32-36页 |
| ·迭代求分割阈值法 | 第33页 |
| ·基于区域的闽值分割方法 | 第33-35页 |
| ·基于边缘信息的阈值分割方法 | 第35-36页 |
| ·架空线路瓷绝缘子图像形态学处理 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 检测区域定位算法设计 | 第39-43页 |
| ·瓷瓶定位算法设计 | 第39-41页 |
| ·瓷瓶的粗定位 | 第39-40页 |
| ·瓷瓶的细定位 | 第40-41页 |
| ·裂缝定位算法设计 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 绝缘子裂纹的特征提取 | 第43-50页 |
| ·HU不变矩 | 第43-46页 |
| ·投影特征 | 第46-49页 |
| ·水平投影 | 第47-48页 |
| ·垂直投影 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 绝缘子裂纹的分类识别 | 第50-71页 |
| ·改进的BP和RBF神经网络 | 第51-58页 |
| ·BP神经网络 | 第51-53页 |
| ·RBF神经网络 | 第53-54页 |
| ·遗传算法 | 第54-55页 |
| ·BP和RBF神经网络的改进 | 第55-58页 |
| ·改进的ART2网络 | 第58-65页 |
| ·ART2网络简介 | 第58-61页 |
| ·ART2算法原理 | 第61-63页 |
| ·ART2网络的分析和学习算法的改进 | 第63-65页 |
| ·三种算法的实验比较 | 第65-70页 |
| ·GA-BP和GA-RBF算法的实验比较 | 第65-69页 |
| ·GA-RBF和ART2算法的实验比较 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第七章 总结和展望 | 第71-73页 |
| ·本文完成的主要工作 | 第71-72页 |
| ·有待进一步研究的问题 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 在学期间发表的论文 | 第78页 |
